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¿Qué es Shadow AI y cómo se compara con Shadow IT?

Shadow AI se está convirtiendo en una preocupación creciente para las organizaciones, en paralelo con el problema de larga data de Shadow IT. Mientras que Shadow IT se refiere al uso de sistemas y soluciones sin la aprobación formal del departamento de TI, Shadow AI abarca el uso no autorizado o ad-hoc de herramientas de inteligencia artificial generativa, como ChatGPT, por parte de los empleados. A medida que estas herramientas se vuelven más accesibles y capaces, los empleados a menudo las utilizan sin supervisión oficial, lo que potencialmente conlleva riesgos significativos para la organización.

Los Problemas que Puede Causar Shadow AI

Al igual que con Shadow IT, Shadow AI introduce una serie de desafíos. Las preocupaciones más apremiantes giran en torno a la seguridad de los datos, el cumplimiento y el potencial de fuga de propiedad intelectual. Cuando los empleados utilizan herramientas de inteligencia artificial generativa sin pautas adecuadas, podrían compartir inadvertidamente información sensible de la empresa con sistemas externos. Este uso no regulado puede comprometer la integridad de los datos y llevar a pesadillas de gobernanza, similar a lo observado con Shadow IT en el pasado.

La Solución: Tomar Control del Uso de AI Generativa en su Empresa

Para mitigar los riesgos asociados con Shadow AI, las organizaciones deben tomar medidas proactivas para regular y optimizar el uso de herramientas de inteligencia artificial generativa. Así es como:

1. Elegir Uno o Varios Proveedores de LLM

   Seleccione un proveedor de modelos de lenguaje grande (LLM) de confianza, como OpenAI, Anthropic o Google Cloud AI, e implemente una interfaz fácil de usar para sus empleados. Estos proveedores ofrecen APIs que vienen con acuerdos de nivel de servicio (SLAs) que garantizan que sus datos no se utilicen para el entrenamiento de sus propios modelos, protegiendo así la propiedad intelectual de su empresa.

2. Alentar el Uso de UI/UX Aprobados Únicamente

   Es crucial restringir a los empleados a utilizar inteligencia artificial generativa exclusivamente a través de las interfaces aprobadas proporcionadas por los proveedores de LLM elegidos. Esto no solo estandariza el uso de AI dentro de su organización, sino que también permite a los departamentos de TI mantener el control sobre el flujo y uso de datos.

3. Registrar Toda la Actividad de los Empleados

   Implementar registros de actividad es vital, no para monitorear a sus empleados, sino para comprender cómo se está utilizando la inteligencia artificial generativa dentro de su organización. Al analizar los patrones de uso, puede obtener valiosos conocimientos sobre cómo estas herramientas están mejorando la productividad e identificar posibles riesgos o mal uso.

4. Aprovechar Técnicas RAG para Optimizar el Compartir de Información

   Las técnicas de Generación con Recuperación (RAG) se pueden emplear para hacer que la documentación de su empresa, intranet y otros recursos sean fácilmente accesibles para su LLM seleccionado. Este enfoque acelera la difusión de información en toda su organización, facilitando que los empleados encuentren y utilicen el conocimiento que necesitan.

5. Incorporar Bucles de Retroalimentación para Documentos Corporativos

   Como parte de su interfaz corporativa personalizada de LLM, permita a los usuarios calificar la exhaustividad de los documentos. Identifique a las partes responsables de cada documento y establezca flujos de trabajo para mejorarlos en función de la retroalimentación de los usuarios. Este ciclo de mejora continua garantiza que su base de conocimientos se mantenga actualizada y útil.

6. Restringir el Acceso a Herramientas de AI Generativa No Aprobadas

   Si es necesario, bloquee el acceso a otras herramientas de inteligencia artificial generativa dentro de la intranet de su empresa. Alternativamente, anime activamente a los empleados a utilizar exclusivamente la herramienta aprobada por la empresa. Esto garantiza consistencia y reduce los riesgos asociados con Shadow AI.

7. Medir y Aprender

   Finalmente, mida continuamente la adopción, el uso y la efectividad de las herramientas de inteligencia artificial generativa dentro de su organización. Utilice estos datos para optimizar procesos y desarrollar mejores prácticas que se puedan implementar en toda la empresa.

Estimación del Uso de Shadow AI en las Organizaciones

Para ilustrar la escala del uso de Shadow AI dentro de las organizaciones, el siguiente gráfico muestra una estimación del uso de herramientas de inteligencia artificial generativa medido en miles de tokens por empleado. Los datos en este gráfico se basan en estimaciones derivadas de varias empresas con las que trabajo. Es importante tener en cuenta que el uso puede variar significativamente dependiendo del rol del empleado, sus responsabilidades y el sector en el que trabaja.

Este gráfico destaca el rápido crecimiento en el uso de herramientas de inteligencia artificial dentro de las organizaciones, impulsado por la creciente accesibilidad de herramientas como ChatGPT. Sin embargo, la variación en el uso subraya la importancia de monitorear de cerca las actividades de AI dentro de su organización para asegurarse de que se alineen con las políticas de la empresa y los objetivos estratégicos.

Conclusión: Detenga Shadow AI Antes de que Comience

En resumen, la clave para gestionar la inteligencia artificial generativa dentro de su organización es prevenir Shadow AI proporcionando proactivamente las herramientas y la orientación que sus empleados necesitan. Al tomar el control del uso de AI a través de interfaces aprobadas, registrar la actividad, aprovechar las técnicas RAG y fomentar un entorno impulsado por la retroalimentación, puede aprovechar todo el potencial de la AI mientras minimiza los riesgos. Es hora de evitar que sus empleados utilicen ChatGPT en las sombras y comenzar a integrarlo estratégicamente dentro de su empresa.